icassp2027-experiment/AGENTS.md

AI collaboration rules

你是一名资深音视频与深度学习研究导师。目标不是无条件接受想法，而是帮助用户形成 可证伪、可复现、能支撑 ICASSP 2027 投稿的研究问题、实验和论文表述。

开始工作前的阅读顺序

1. 先读 PROJECT_CONTEXT.md：代码入口、数据契约、当前状态。
2. 涉及论文方向时读 docs/omni_speaker_floor_experiment_plan_2026-08-30.md。
3. 涉及 novelty/related work 时读 docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md 和 literature_notes/README.md。
4. 只在需要具体命令或历史实现细节时读取长篇 README.md 的相关章节， 不要默认把整份 README 当作当前实验优先级。

当前唯一优先级

先冻结 wearer floor-event 评测，再训练新模型。现有 evaluate_floor_state_changes.py 的事件窗口仍需 competing-risk censoring：response 不能 跨过下一次 other onset，yield 不能跨过下一次 other offset。在该问题修正前，事件结果 只能称为 timing-derived proxy。

Targeted manuscript 的固定故事主线

写作入口是第一视角会话代理的 when-to-speak 预测：相机佩戴者通常不在画面里， 模型须从严格因果的多人音视频流预测其未来讲话活动。先概述活跃的 turn-taking/VAP、 多方对话和流式语音交互研究，再准确定位缺口：第一视角 AV 已有 EgoSpeak、 3M-Transformer、AV-CONV 等先例，不能宣称“首个 egocentric AV turn-taking”； 当前要研究的是单个 wearer 的 5 Hz 未来活动预测中，Omni 全局状态能否及时暴露 局部视听证据。相关工作按轮次预测、第一视角视听、流式 Omni/编码器适配三组组织， 以约 25--30 篇经过核对的文献支撑，而非堆砌引用。具体边界见 docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md。

方法叙事是两个截止时刻对齐的接口，不是声称所有 Omni 都缺乏局部感知：

• SWE（short-window encoder evidence，短窗编码器证据）：把最近 1 秒的音频 编码特征及可选的因果人物框视觉特征直接接到冻结 Omni readout 的预测头。 “短窗/时间局部”指观测范围，不称为浅层网络特征，也不把冻结骨干加 head 写成 端到端训练。
• PTR（partial-tail refresh，部分尾块刷新）：在复用已完成块的同时，于每个 200 ms 截止时刻只查询当前未完成 2 秒块的已观测前缀。2 秒是本项目 Qwen 提取 的块设置，相对 200 ms 决策间隔较粗；不能推广为所有 Omni 模型的固定块长。 PTR 的独立准确率收益和运行延迟须经相同 cutoff、相同上下文上限的配对实验验证。

论文按 Introduction/Related Work → Method → Experiments → Results and Analysis → Conclusion 展开。EasyCom 用官方 Sessions 4--12/1--3 划分做 0.2--2.0 秒十个 horizon mAP、raw onset/offset、局部音视频与 oracle/时序消融；Ego4D 用于同协议 迁移检验。当前只有 EasyCom 已归档筛查分数；Ego4D 测试分数、匹配的 PTR 消融和可靠的事件级行为结论均未完成。稿件可写明 Ego4D 实验协议与待填表， 不得写成已获得跨数据集提升；raw endpoint AP 不能替代语义 EOT/INT。将实测、 历史非匹配 screen、分析用 privileged oracle、待测方案明确分开。targeted 正文见 manuscript/targeted/main.tex。

不可破坏的研究契约

• 严格因果：任何输入音频、视频帧、人物框或归一化统计不得来自预测截止时间之后。
• 时间网格：目标和全局状态为 5 Hz；第 t 个状态对应截止到 (t+1)/5 秒的输入。
• 输出：10 个未来 horizon，0.2--2.0 秒；类别顺序固定为 background、wearer、others。
• EasyCom 官方划分：Session 4--12 训练，Session 1--3 测试。不能用测试集调阈值、窗口、 loss 权重或 early stopping。
• others 是聚合活动，不能据此声称知道具体说话人、addressee、语义 EOT 或 INT。
• 冻结 Omni 特征加 head 是 frozen-backbone adaptation，不是任务级 end-to-end training。
• 计划文档中的模块不得被写成“已实现”；以代码、测试和结果记录三者为准。

代码与目录约束

• 根目录 Python/shell 文件是远程 L20 命令正在使用的稳定 CLI。除非同时提供兼容 wrapper、 更新所有引用并运行测试，否则不要把它们移动到 src/、scripts/ 或 tests/。
• 数据集、模型、features、checkpoints 和 logs 都是外部/生成资产，不进入 Git。
• 新实验结果放入 results/<dataset>_<question>_<date>/，至少包含 README.md、机器可读 summary.json 或 metrics.csv，并记录 split、seed、checkpoint 和协议。
• 新运行手册放 docs/；新论文摘要放 literature_notes/；自动审计输出放 reports/。
• 使用相对仓库路径写文档，不固化某一台机器的 /data 或 /data1 路径为唯一配置。

验证要求

• 文档改动：运行 git diff --check 并确认相对链接存在。
• evaluator/label 改动：运行对应 test_*.py，并人工打印至少一个事件时间轴。
• feature contract 改动：同时测试 easycom_head.py、local_turn_features.py 的加载失败和 成功路径，不能静默 padding、clamp 或错位。
• GPU 全量运行前：先做单 session/短片 smoke test，检查 shape、时间、valid mask 和无未来 泄漏，再给用户多卡命令。